【科技金融專題：玉山生態圈戰略】靠AI技術帶頭強化產品力，將金融服務嵌入各種任何場景

「玉山的戰略是銀行即服務模式（Banking-as-a-Services，BaaS），而且是進行式。」玉山銀行董事長黃男州終於揭露自家銀行未來數位戰略的主軸。

早在6月中，前玉山銀行董事長曾國烈在退休前的一篇9千字媒體投書，彙整出未來金融生態圈的3種模式，包括了銀行即服務、銀行即平臺（Banking-as-a-Platform）和開放銀行（Open Banking）。但當時他沒有給出玉山的答案，到底玉山要走哪一條路？

直到今年8月時，玉山金控第二季法說會，接下玉山銀董座一職的黃男州才揭露，未來5年的玉山生態圈戰略，「會採取銀行即服務模式瞄準場景金融，銀行本身就是服務，可以嵌入任何場景中。」

在第一種銀行即服務模式中，銀行是金融商品的主要提供者，透過API與商家平臺串聯，將數位金融商品嵌入到商家的平臺，再提供給顧客。這個模式對銀行的挑戰是得做好API串聯服務，而銀行內部商品和內部業務流程也要進行優化，才能將商品無縫帶入商家環境中。

黃男州解釋，螞蟻金服就是採取這樣的模式，如鎖定民眾出國旅遊的場景，銀行可以將外匯買賣服務嵌入到旅行社的服務中，或像是銀行融資服務可以嵌入買車服務的過程，銀行顧客到任何地方買車時也都能用。「銀行把自己變成了一種服務，金融服務結構沒有改變，但是改為嵌入別人的場景，這是臺灣正在發生的模式。」他觀察。在這個BaaS模式中，顧客和服務平臺屬於商家或金融科技公司所有，而銀行則是提供完整的金融服務。

最近幾年，玉山銀行大力發展數位通路，統計到今年第二季為止，個人外匯買賣交易超過95%都透過數位完成，而小額信貸也高達8成利用數位方式完成，或像基金或信用卡申辦交易也過半數，有6成採數位完成。另外，也推出更多第三方整合機制，例如7月上線的行動付款通API，讓第三方網購App可以一鍵整合多家銀行行動銀行App的付款機制。

玉山帶頭發展這個模式的金融服務是支付。玉山在信用卡支付的規模目前排名全國第二，電子支付則是在銀行兼營電子支付者中排名第一，所以，「玉山將用支付的力量來提供服務，」他舉例，玉山年初推出了全自動化的信用貸款服務「e速貸」，透過AI將申貸流程全程數位化，縮短到最快58秒撥款，就可以進一步整合到電商服務中，來滿足電商經營者、上架產品的商家，到電商平臺購物的顧客的融資需求。服務對象可以是服務。還有另一個玉山考慮用來提供場景嵌入能力的金融產品是外匯服務，例如未來疫情過後，也考慮將其整合到旅遊業者的服務中。

不只如此，玉山也逐步打造虛實整合的全通路架構，例如，7月時發表的玉山新的數位會員服務e.Fingo，不只整合旗下行動網銀、支付和各類數位申辦服務的單一數位帳號機制，還會進一步整合線上和線下的金融服務。「未來生態圈和夥伴關係的發展，如何建立對方願意嵌入服務的信賴是關鍵。」黃男州指出，以金融專業的玉山，好處是可以和各行各業合作，彼此不會是競爭關係。

BaaS模式的挑戰就是，得想辦法自家金融產品嵌入到更多的第三方場景中，玉山要如何做到？AI技術力就是玉山銀發展BaaS模式的底氣，靠AI來強化金融商品的產品力。e速貸就是AI優化產品最具代表性的例子。

玉山早在2006年前後，就成立了大數據分析團隊（CRV），從靜態KYC資料的分析，轉為分析動態的CRV（客戶價值風險）資訊，來進行更細緻的客戶分群和個人化分析，也從2013年開始培養資料科學家團隊，早在2015年就用大數據分析，能在3分鐘內算出個人專屬的貸款額度和利率，但仍無法線上完成全套金融服務，直到今年推出的e速貸。傳統核貸流程上，仍需不少分層審核、人工判斷作業，玉山引進AI技術，將人工經驗轉為機器學習模型，例如靠AI進行洗錢防制的檢核，才實現了完全免人工、全程線上申辦，對保後最快約1分鐘就能撥款，這更開始吸引一些擁有社群的商家，想要把這樣的貸款機制，放入自己的流程中。AI優化過的產品，成了玉山打入其他生態圈的關鍵武器。

但要如何不斷複製這樣的AI創新應用，進入更多金融場景或生態圈？在9月初臺灣資料工程年會中，玉山揭露了背後的關鍵團隊和作法。

玉山數位金融的戰略是積極發展AI、超級自動化和虛實融合，來完善顧客的體驗。主要的技術團隊是超過1千人規模的玉山科技聯隊，包括了5個部門，負責戰略同步、技術評估的科技長辦公室、負責新興支付整合應用的信用卡處、負責全行資安的資安處、負責IT基礎建設、開發與維運的資訊處，以及數位金融處。

數位金融處就是玉山AI主戰力，負責打造數位金融服務，運用各種資料科學及AI技術，甚至是要優化玉山現有金融業務及制度。

為了不斷強化AI技術力，玉山大力擁抱開源工具，如網路科技熟悉的K8s、TensorFlow、PyTorch、Pandas、Flask、Jupyter、git、uWSGI、EDB等都是玉山團隊的日常工具。另外也積極推動AI產學合作，與交大、臺大、中研院都成立AI研發中心，讓學術研究成果可以放到玉山實際場景中落地，甚至前後任科技長，都是從學界借調而來，玉山金控新任科技長張智星就是玉山和臺大合作成立AI和Fintech研發中心時的計畫負責人。

最後一項關鍵是玉山自主打造的AI平臺，目前數金處有兩大平臺，一個是利用K8s和Docker容器技術的AI研發平臺，在這朵私雲可以讓資料科學家在安全環境中研發AI模型，等到模型完成後再打包成服務，上架到另一個機器學習服務平臺（Machine learning as a Service，MLaaS），再進一步將這個服務打包成API，以輕量快速的形式，與銀行既有系統串接。信用卡冒用偵測系統，就是全面改用AI模型來取代過去上百條的規則判斷系統，透過MLaaS的API，只要0.1秒，將是否遭冒用的判斷結果，回傳到跑在AS/400上的刷卡業務系統，來通知店家與持卡人。日後，直接在MLaaS更換新模型，就能強化判斷能力。

張智星透露，玉山現有超過50個專案都導入機器學習技術，目標是將銀行內部所有需要人工作業的工作都全部自動化，但仍會搭配人工處理，「透過人機協作才能讓AI發揮最大價值的關鍵。」他強調。這也是玉山運用AI的核心精神。

玉山想要實現更多AI Inside的金融科技場景，目前先聚焦智能理財、風控AI、流程AI、行銷AI和服務AI這5大類，這些都成為，玉山金融服務嵌入各種場景關鍵武器。